VS Code 음성 받아쓰기 기본 탑재: 로컬 실행 모델로 채팅·에디터·터미널에 말하기
확장 설치 없이 VS Code 안에서 말로 입력하는 받아쓰기가 기본 탑재됐다. 음성 인식 모델은 내 컴퓨터에 내려받아 로컬로 돌고, 채팅과 인라인 채팅, 에디터 본문, 터미널, 에이전트 창까지 모두 지원한다.
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AI TOPIC
로컬 AI 최신 뉴스와 핵심 해설
로컬 AI 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 25편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 파인튜닝 학습 데이터 준비 4단계 실전 정리: 수집·정제·재작성·증강과 오버샘플링 요령
자기 채널 자막 전부로 모델을 파인튜닝했다가 결과가 엉망이 된 개발자가, 훈련에 들어가기 전 데이터 파이프라인 네 단계와 페르소나 오버샘플링·학습 샘플 길이 최적화 요령을 실제 코드와 함께 정리했다.
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LLM 파인튜닝 방법 총정리: 언슬로스 스튜디오로 내 PC에서 모델 직접 학습하기 가이드
고성능 서버 없이 노트북 한 대로 LLM을 파인튜닝하는 방법을 정리했다. 학습에 쓸 모델을 고르는 기준, 지시문·입력·출력 형태의 데이터셋 만들기, QLoRA 학습 설정, 그리고 원본 모델과 결과를 비교하는 방법까지 다룬다.
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AMD 라이젠 AI 맥스+ 395 로컬 AI 후기 — 128GB 통합 메모리로 대형 LLM 구동
AMD 라이젠 AI 맥스+ 395(128GB 통합 메모리) 미니 PC로 GPT-OSS 120B와 Qwen 3.6 같은 대형 오픈웨이트 모델을 로컬에서 돌려본 샘 위트빈의 실사용 후기. 토큰 속도, 이미지·영상 생성, 파인튜닝, 로컬 AI의 비용 이점을 정리했다.
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로컬 AI 노트북 실험: VRAM 16GB와 24GB가 가르는 실행 가능한 모델의 경계
같은 사양에 그래픽 메모리 용량만 16GB와 24GB로 다른 노트북 두 대로 로컬 AI 모델을 돌려 비교한 결과, 생성 속도보다 VRAM이 어떤 모델을 아예 실행할 수 있는지를 가른다는 사실이 분명하게 드러났습니다.
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로컬 AI로 기밀문서 검토하기 - LM 스튜디오 오프라인 활용법과 기업 온프레미스 전략
인터넷을 끊은 노트북에서 내려받은 AI 모델이 계약서 속 민감 정보를 찾아내 가렸다. 개인이 무료로 따라할 수 있는 구성과 은행·제약사가 택한 온프레미스 전략, 그리고 벤더 종속의 함정까지 짚었다.
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텐스토렌트 Wormhole N300 vs 엔비디아·AMD — 비엔비디아 로컬 AI 카드 실측
CUDA도 비디오 출력도 없는 텐스토렌트 Wormhole N300을 RTX 5080, AMD R9700과 직접 비교했다. 속도·효율에서 엔비디아가 앞섰지만, 진짜 승부처는 칩이 아니라 소프트웨어 스택이라는 결론을 정리했다.
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로컬 AI 코딩 솔직 분석: RTX 4090으로 로컬 모델 vs 클라우드 비교
RTX 4090(24GB)로 Qwen·Mistral 등 로컬 코딩 모델을 돌려 속도·품질·호환성·비용을 클라우드와 비교한 정직한 분석. 대부분에겐 클라우드가 낫지만 로컬이 맞는 경우도 정리했다.
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VS Code에 로컬 AI 모델 연결하기: Ollama·BYOK 설정 방법
VS Code의 새 언어 모델 제공자 기능으로 Ollama 로컬 모델과 여러 제공자 키(BYOK)를 연결해 내 PC에서 코딩 에이전트를 돌리는 방법을 정리했습니다.
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로컬 AI 음성 비서 만들기: 위스퍼·미스트랄·비바보이스 온디바이스 파이프라인
음성 인식·언어 모델·음성 합성 세 모델을 순서대로 엮어 클라우드 없이 로컬 기기 한 대에서 돌아가는 음성 AI를 만든 사례. 통합 메모리와 온디바이스 추론이 여는 가능성을 소개한다.
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로컬 AI 변곡점: 온디바이스 모델·하네스·NVIDIA DGX Spark 총정리
엑소랩스·로보플로우·오스만틱 창업자들이 로컬 AI 서밋에서 짚은 온디바이스 AI의 변곡점. 모델과 하네스의 동반 발전, 멀티모델 라우팅, DGX Spark 최적화까지 핵심을 정리했다.
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ComfyUI 무료 AI 영상 생성 가이드 — 설치·텍스트→영상·이미지→영상
API 키나 구독 없이 내 PC에서 무료로 AI 영상을 만드는 방법을 ComfyUI 설치부터 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오까지 단계별로 안내한다.
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젬마 병렬 에이전트 데모 — 로컬 멀티 에이전트로 동시 작업 처리
구글 개발자 채널이 젬마 모델을 로컬에서 실행해 오케스트레이터가 10개 하위 에이전트를 병렬로 돌려 SVG를 동시 생성하는 병렬 에이전트 데모를 공개했다.
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로컬 AI 완벽 가이드: 미니 PC 하드웨어, 양자화 모델, Llama.cpp 설정과 비용
미니 PC에서 LLM을 직접 구동하는 로컬 AI 가이드 정리. 추론과 VRAM, 양자화, GPU와 통합 메모리 하드웨어 선택, Ollama·Llama.cpp 설정, 그리고 클라우드 구독 대체 가능성을 짚는다.
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LM Studio 원격 실행으로 노트북에서 초대형 로컬 LLM 사용하기
16GB 맥북에어에서 480B급 초대형 언어 모델을 돌리는 방법. LM Studio가 Tailscale로 자동 연결해 강력한 원격 PC의 로컬 모델을 어디서나 쓰게 해준다.
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로컬 AI 성능은 운영체제가 좌우한다 — 윈도우·WSL·리눅스 로컬 LLM 벤치마크와 메모리 병목
같은 AMD 라이젠 미니 PC에서 윈도우·WSL·바탕 리눅스로 로컬 LLM을 돌려 비교했다. 긴 프롬프트 처리는 리눅스 radv가 약 3배 빨랐고, 토큰 생성의 진짜 병목은 연산이 아니라 메모리 대역폭이라 듀얼 채널 램으로 속도가 두 배로 뛰었다.
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로컬 AI 영상 생성 대 클라우드 프론티어 모델 비교 — 현실성 격차와 에이전트형 워크플로의 부상
내 컴퓨터에서 무료·비공개로 돌리는 로컬 AI 영상(Wan·LTX)을 최상위 클라우드 모델과 같은 프롬프트로 비교했다. 현실성 격차는 뚜렷했지만 로컬은 통제력에서 앞섰고, 다음 경쟁은 로컬 대 클라우드가 아니라 모델 대 워크플로로 옮겨간다.
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로컬 AI 코딩 가이드 2026: VRAM·모델 선택·맥락 창으로 이해하기
클라우드 API 없이 내 하드웨어에서 AI 코딩 어시스턴트를 돌리는 법. LM Studio, VRAM과 맥락 창의 한계, Continue·Kilo Code·Claude Code 연결까지 실전 기준으로 정리했다.
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퓨디파이 오디세우스: 로컬에서 돌리는 오픈소스 AI 작업실 체험기
유튜버 퓨디파이가 공개한 오픈소스 프로젝트 '오디세우스'를 직접 설치해 로컬 모델·API 모델 연결, 모델 비교, 딥리서치 기능을 시험해 본 후기를 정리했다.
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로컬 AI 파인튜닝이 중요한 이유 — OpenAI 파인튜닝 종료가 주는 교훈
OpenAI가 GPT 모델 파인튜닝 API를 단계적으로 종료한다. 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 차이, 그리고 직접 소유하는 로컬 파인튜닝이 왜 여전히 가치 있는지 정리했다.
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로컬 AI 코딩 환경 구축 — LM Studio·양자화·MoE로 자동완성과 에이전트 설정
비싼 클라우드 AI 대신 내 컴퓨터에서 완전히 로컬로 돌아가는 AI 코딩 환경을 만드는 법. 파라미터·VRAM·양자화·MoE 개념부터 LM Studio, VS Code 자동완성과 에이전트 설정까지 정리했습니다.
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로컬 AI 모델 입문 가이드: 클라우드와의 차이, 필요한 하드웨어와 모델 선택
ChatGPT·클로드 같은 클라우드 AI와 달리 내 컴퓨터에서 직접 돌리는 로컬 AI 모델의 장단점, 필요한 하드웨어, Qwen·Nemotron 같은 모델 선택과 '두뇌-근육' 하이브리드 활용법을 정리했다.
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AI 파인튜닝 입문 가이드: 프롬프트·RAG와 무엇이 다른가, LoRA·GPU 선택까지
자기 채널 자막으로 오픈소스 모델을 파인튜닝해 '자기 말투'를 입힌 엔지니어가, 파인튜닝이 프롬프트·RAG와 어떻게 다른지, LoRA 원리와 데이터 준비·GPU 선택까지 5단계 파이프라인으로 솔직하게 정리했다.
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로컬 AI 코딩 2026 가이드: LM Studio로 Claude Code에 로컬 모델 연결하기
RTX 5090과 LM Studio로 로컬 LLM을 돌리고 Claude Code에 연결해 클라우드 없이 코딩하는 2026년형 워크플로우. MoE 양자화 모델, 컨텍스트 윈도우, 서브에이전트 활용 팁까지.
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로컬 AI 코딩 모델, 실제 프로덕션 코드에서 쓸 만할까 — Qwen과 Opus 비교 실험
방위·의료·금융처럼 코드를 외부 클라우드로 보낼 수 없는 개발자를 위해, 노트북급 하드웨어에서 돌리는 오픈소스 AI 모델이 실제 프로덕션 코드베이스(Excalidraw·Warp)에서 어디까지 해내는지 직접 실험한 결과를 정리했다.
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